export default { 

	//global
	nextLink:  'WEITER',
	museDisconnectedTitle:  'Muse getrennt',
	museDisconnectedDescription:  'Bitte erneut verbinden um mit dem Tutorial fortzufahren.',
	closeButton:  'SCHLIEßEN',
	connectButton:  'VERBINDEN',

	//begin-landing.js
	welcomeEEG101:  'Wilkommen zu',
	tutorialDescription:  'Am Ende des Tutorials wirst du gelernt haben, wie ein EEG-Gerät dazu verwendet werden kann, elektrische Strömungen im Gehirn zu messen.',

	//connector-01.js
	step1Title:  'Schritt 1',
	musePowerOnWarning:  'Stelle sicher, dass dein Muse eingeschaltet ist.',
	museFirstGenWarning:  'Falls du ein Gerät der ersten Generation benutzt, kann es sein, dass du das Gerät manuell in den Bluetooth-Einstellungen paaren musst.',
	offlineModeEnable:  'AKTIVIEREN DES OFFLINE-MODUS',
	offlineModeDisable:  'ENTFERNEN DES OFFLINE-MODUS',
	connector2Link:  'OK, ES IST EINGESCHALTET',

	//connector-02.js
	step2Title:  'Schritt 2',
	getStartedLink:  'LOS GEHT\'S',
	waitMusePair:  'Bitte warte, bis dein Muse mit \n EEG 101 gepaart wird…',

	//connector-03.js
	step3Title:  'Schritt 3',
	museFitProperly:  'Stelle sicher, dass dein Muse ordentlich am Kopf anliegt.',
	fitInstructions:  'Befestige die beiden Ohrhalterungen sicher hinter deinen Ohren und passe das Kopfband so an, dass es mittig auf der Stirn liegt. Entferne jegliches Haar, was den Kontakt zwischen dem Gerät und der Kofphaut verhindern könnte.',

	//slide-01.js
	introductionSlideTitle:  'EINFÜHRUNG',
	brainElectricity:  'Dein Gehirn produziert Elektrizität.',
	EEGLink:  'EEG',
	deviceCanDetect:  'Gerät, welches du benutzt, können wir elektrische Aktivität im Gehrin erkennen.',
	usingThe:  'Mit dem',
	tryBlinkingEyes:  'Versuche zu blinzeln…',
	doesSignalChange:  'Verändert sich das Signal?',
	eyeMovementCreates:  'Augenbewegungen erzeugen',
	noiseLink:  ' störungen',
	inEEGSignal:  'im EEG-Signal.',
	tryThinkingAbout:  'Versuche, an eine Katze zu denken….',
	althoughEEG:  'Obwohl EEG die allgemeine Gehirnaktivität messen kann, ist es nicht in der Lage',
	readingMindsLink:  'Gedanken zu lesen',
	tryClosingEyes10:  'Versuche nun, deine Augen für 10 Sekunden zu schließen.',
	mayNoticeSignalChange:  'Du stellst möglicherweise eine Veränderung im Signal fest, dank einer verstärkten Aktivität von ',
	alphaWavesLink:  'Alphawellen.',
	whatIsEEGTitle:  'Was genau ist EEG?',
	whatIsEEGDescription:  'Elektroenzephalografie (EEG) ist eine Messtechnik für elektrische Aktivitäten im Gehirn, die auf Sensoren basiert, die Fluktuationen in der Spannung auf der Oberfläche des Schädels feststellen. Das erste menschliche Elektroenzephalograph wurde 1924 von Hans Berger aufgezeichnet. Er war ein deutscher Psychiater, dessen Interesse in “psychischer Energie” zu Experimenten mit elektrischen Feldern des Gehirns führte.',
	noiseTitle:  'Störungen',
	noiseDescription:  'Bewegungen der Augen (welche elektrisch geladen sind) und Muskelaktivität verursachen ebenfalls elektrische Aktivität. Deshalb können Blinzeln, Schlucken, oder das Zusammenkneifen des Kiefers zu Störungen führen, die das Signal der Hirnaktivität überdeckt. Dadurch wird es extrem schwierig, EEGs korrekt auszuwerten. Um die Hirnaktivität akkurat zu messen, sollten jegliche Bewegungen auf ein Minimum reduziert werden.',
	cannotReadMindsTitle:  'EEG kann keine Gedanken lesen',
	cannotReadMindsDescription:  'Das EEG-Signal entsteht, wenn zehntausende von Hirnzellen gleichzeitig feuern. Obwohl es geringe Maße an Hirnströmen induziert, wenn wir an Katzen denken, ist es doch zu wenig Energie, um gesammelte, rythmische Aktivität auszulösen, die das EEG messen kann.',
	eyeRythymsTitle:  'Rhythmus bei geschlossenen Augen',
	eyeRythymsDescription:  'Wenn die Augen geschlossen sind, entsteht oftmals ein starker Anstieg rhythmischer Hirnaktivität im Bereich von 8-13 Zyklen pro Sekunde (Hz). Diese Alphawellen waren eine der ersten Entdeckungen von Hans Berger mittels seines EEGs. Die Fähigkeit, Alphawellen zu erkennen, sobald die Augen geschlossen sind, schwankt jedoch stark von Person zu Person. Kein Grund traurig zu sein, falls du keine erkennen kannst!',

	// slide-01.js offline
	theBrainProduces:  'Das Gehirn produziert Elektrizität.',
	thisExample:  'Dies ist ein Beispiel für',
	dataShowing:  'daten, zeigt die elektrische Aktivität des Gehirns',
	noiseInSignal:  ' Störungen im EEG-Signal',
	differentTypes:  'Das EEG ist empfindlich für',
	blinksExample:  'Blinkt, zum Beispiel, erzeugen große Schwankungen im Signal aufgrund der Muskelaktivität',
	uninformativeRaw:  'Raw EEG daten sind ziemlich uninformativ',
	needsProcessing:  'Mit der Verarbeitung kann EEG Hinweise auf die gesamte Hirnaktivität geben, aber es ist nicht fähig',

	//slide-02.js
	physiologySlideTitle:  'PHYSIOLOGIE',
	EEGComeFrom:  'Woher kommt das EEG-Signal?',
	EEGMeasures:  'Das EEG misst die elektrische Aktivität, welche ensteht, wenn ',
	neuronsLink:  'Neuronen',
	receiveAndTransmit:  'Informationen empfangen und übermitteln.',
	organizedNeural:  'Unisone Neuronenaktivität schafft elektrische Felder',
	whenBillionsOfNeurons:  'Wenn Milliarden von Neuronen',
	workTogetherLink:  'zusammenarbeiten',
	produceThoughts:  'um Gedanken, Gefühle und Verhalten zu schaffen, kann diese Elektrizität von Elektroden am Skalp gemessen werden.',
	EEGDetects:  'EEG erkennt den “Zustand” des Gehirns.',
	organizedElectricalActivity:  'Solche unisone elektrische Aktivität variiert zwischen verschiedenen Hirnzuständen, wie zum Beispiel',
	sleepWakefulnessLink:  'Schlaf und Wachsamkeit',
	neuralBasisEEGTitle:  'Neurale Basis eines EEG.',
	neuralBasisEEGDescription1:  'Wenn Synapsen an den Dendriten von Neuronen aktiviert werden, entsteht ein kleines elektrisches Feld (Dipol) entlang dem Körper des Neurons, da die Dendriten und das Axon unterschiedlich geladen sind. Dieses Feld besteht nur für wenige Millisekunden.',
	neuralBasisEEGDescription2:  'Die elektrischen Felder, erzeugt von einzelnen Neuronen, sind verschwindend klein. Wenn jedoch größere Mengen von kortikalen Neuronen rhythmisch feuern, entsteht ein Potential, welches groß genug ist, um die Schädelwand zu durchdringen. Dieser Prozess ist von vielerlei Faktoren abhängig, wie zum Beispiel der Tiefe, Orientation, sowie der Klasse des Neurons, und Thema von andauernder Forschungsanstrengungen.',
	brainStatesTitle:  'Hirnzustände',
	brainStatesDescription:  'Während dem Schlaf produziert unser Gehirn grundverschiedene rhythmische elektrische Aktivitäten. Während im Wachzustand die Rhythmen zumeist im schnellen Wechsel und unregelmäßig auftreten, dominieren während der verschiedenen Schlafzustände langsam wechselnde und unisone Rhythmen. \n Bestimmte Emotionen und kognitive Prozesse wurden ebenfalls mit charakteristischen Mustern rhythmischer Aktivität in Verbindung gebracht und können mittels EEG identifiziert werden.',

	//slide-03.js
	hardwareSlideTitle:  'HARDWARE',
	howDoesEEGDeviceWork:  'Wie funktioiniert ein EEG-Gerät?',
	electricalActivitySensed:  'Die elektrische Aktivität des Gehirns wird von',
	electrodesLink:  'Elektroden',
	placedOnScalp:  'wahrgenommen, die am Schädel plaziert werden.',
	deviceHas4Electrodes:  'Dieses Gerät besitzt 4 Elektroden.',
	touchTheHeadDiagram:  'Berühre das Diagramm des Kopfes um das Signal an den jeweiligen Elektroden zu einzusehen. Wissenschaftler haben',
	namesLink:  'namen',
	forEachElectrode:  'für jede dieser Elektroden.',
	whatElectrodesMeasure:  'Was genau messen die Elektroden?',
	voltageFluctuations:  'Jede Elektrode misst Fluktuationen in elektrischer Spannung die mit einer',
	referenceElectrodeLink:  'Referenzelektrode',
	amplified1Mil:  'verglichen und um etwa den Faktor 1.000.000 verstärkt werden.',
	electrodesTitle:  'Elektroden',
	electrodesDescription:  'Eine Elektrode ist ein Leiter durch welchen elektrische Spannung fließt. Das Gerät, welches du momentan trägst (Muse) benutzt Trockenelektroden welche keinerlei leitendes Gel benötigen und direkt auf der Haut platziert werden können.',
	electrodeNamingTitle:  'Namenskonvention für Elektroden',
	electrodeNamingDescription:  'EEG-Elektroden werden typischerweise mittels einer Kombination aus einem Buchstaben und einer Zahl beschrieben. Der Buchstabe deutet auf die respektive Platzierung der Elektrode am Kopf hin (F für “Frontal”, C für “Central”, etc.). Die Zahl deutet auf die Entfernung von der Scheitellinie des Kopfes hin, wobei gerade Zahlen auf der rechten, und ungerade Zahlen auf der linken Hemisphere platziert werden.',
	referencingTitle:  'Referenzierung',
	referencingDescription:  'Das Signal jeder Elektrode spiegelt die Differenz zwischen dem elektrischen Potenzial der Elektrode und der Referenzelektrode wieder. Deshalb können die Daten von EEG-Geräten mit unterschiedlich platzierten Referenzelektroden stark variieren. Bei Muse ist die Referenz in der Mitte der Stirn platziert.',

	//slide-03.js offline
	devicesHaveElectrodes:  'EEG-Geräte haben mehrere Elektroden',

	//slide-04.js
	filteringSlideTitle:  'FILTER',
	raw:  'Roh',
	bandPassFilter:  'Bandpass-Filter',
	meaningfulData:  'Wie können wir aussagekräftige Daten vom EEG extrahieren?',
	firstEEGMust:  'Zuerst muss das EEG',
	filteredLink:  'gefiltert',
	toReduceSignals:  'werden, um Signale zu eliminieren, die nicht vom Gehirn stammen.',
	filtersTitle:  'Filter',
	filtersDescription:  'Filter entfernen Frequenzen, die außerhalb des Signalspektrums liegen, welches von Hirnaktivitäten erzeugt wird. Filter entfernen damit Teile der Signalstörungen, die durch Muskelkontraktion oder periphere elektrische Aktivität induziert werden. In der Regel kommen entweder Hochpass-Filter (entfernen niedrige Frequenzen), Tiefpass-Filter (entfernen hohe Frequenzen) oder Bandpass-Filter (erlauben nur bestimmte Frequenzbänder) zum Einsatz. Hier haben wir einen Bandpass-Filter implementiert, der Frequenzen außerhalb des typischen Spektrums von Hirnwellen entfernt.',

	//slide-05.js
	epochingSlideTitle:  'EINTEILUNG IN EPOCHEN',
	chunkingSignal:  'Einteilen des Signals in Epochen',
	EEGDividedSegments:  'Anschließend erfolgt die Unterteilung des EEG in kleinere Segmente oder',
	epochsLink:  'epochen',
	epochsTitle:  'Epochen',
	epochsDescription:  'Das Hirn wechselt ständig zwischen verschiedenen Zuständen, und folglich ändert sich auch das EEG. Indem das EEG in Epochen unterteilt wird, können bestimmte Zeitpunkte individuell betrachtet und analysiert werden. Die Analyse der Eigenschaften der jeweiligen Epochen erlaubt eine Quantifizierung der Hirnzustände über die Zeit.',

	//slide-06.js
	artefactRemovalSlideTitle:  'ENTFERNUNG VON ARTEFAKTEN',
	removingNoise:  'Entfernen von Störungen',
	afterEEGDividedEpochs:  'Nachdem das EEG in mehrere Epochen unterteilt wurde, werden die jeweiligen Epochen mit',
	significantLink:  'signifikantem',
	amountNoiseIgnored:  'Anteil von Störungen schlichtweg ignoriert.',
	artefactDetectionTitle:  'Erkennung von Artefakten',
	artefactDetectionDescription:  'Ein einfacher Schritt, “signifikante Anteile von Störungen” zu erkennen, ist es, die Varianz einer Epoche im Vergleich zu den jeweiligen Nachbarn auszuwerten. Falls das Signal binnen einer Epoche deutlich stärker schwankt als bei den Nachbarn, ist der Grund hierfür vermutlich ein Blinzler oder anderes Störsignal. Weg damit!',

	//slide-07.js
	featureDetectionSlideTitle:  'FEATURE-EXTRAKTION',
	breakingDownEEG:  'Analyse des EEGs',
	onceNoiseRemoved:  'Wenn Störungen erst einmal entfernt wurden, reduzieren wir das EEG auf mehrere einfache periodische Signale oder ',
	wavesLink:  'Wellen',
	howEEGBrokenDown:  'Wie wird das EEG heruntergebrochen?',
	complexSignalsBrokenDown:  'Komplexe Signale können mittels einer mathematischen Funktion in mehrere einfache Signale aufgeteilt werden. Dies ist die sogenannte',
	fourierTransformLink:  'Fourier-Transformation.',
	wavesTitle:  'Wellen',
	wavesDescription:  'Jede Welle wird durch eine bestimmte Frequenz (Anzahl an Zyklen pro Sekunde, Hertz (HZ)) charakterisiert. Eine hohe Frequenz entspricht vielen Zyklen pro Sekunde, wohingegen eine niedrigere Frequenz weniger Zyklen pro Sekunde gleicht. Wellen verschiedener Frequenzen werden mit verschiedenen neuronalen Impulsmustern in Verbindung gesetzt.',
	fourierTransformTitle:  'Fourier-Transformation',
	fourierTransformDescription:  'Die Fourier-Transformation zerlegt ein komplexes Signal in eine Menge an einfachen Sinuswellen. Hierbei wird oft ein spezieller Algorithmus, die sogenannte Fast Fourier Transform (FFT) eingesetzt, um das EEG zu zerlegen.',

	//slide-08.js
	PSDSlideTitle:  'PSD (Power Spectral Density)',
	powerSpectralDensity:  'Spektrale Leistungsdichte',
	whenWeApplyFourier:  'Wenn wir die Fourier-Transformation auf das EEG anwenden, erhalten wir die Signalstärke einer bestimmten Frequenz in Form von ',
	powerLink:  'leistung',
	powerTitle:  'Leistung',
	powerDescription:  'In diesem Graphen repräsentiert die X-Achse die Frequenz und die Y-Achse die Leistung (Mikrovolt im Quadrat, in Dezibeln (dB)). Leistung gibt an, wie stark eine bestimmte Frequenz in einer komplexen Signalzerlegung ist. Wenn die Leistung nur für eine wenige Frequenzen eine signifikante Stärke besitzt, bedeutet das, dass das Signal hauptsächlich aus diesen bestimmten Elementen zusammengesetzt ist. Falls alle Frequenzen eine ähnliche Stärke haben, wirkt das Signal zufällig und ist daher schwer interpretierbar.',

	//slide-09.js
	brainWavesSlideTitle:  'GEHIRNWELLEN',
	whatDoFrequenciesRepresent:  'Was repräsentieren diese Frequenzen?',
	PSDDividedBands:  'Die PSD kann in mehrere Frequenzbänder unterteilt werden (benannt nach den griechischen Buchstaben  δ, θ, α, β, sowie γ).',
	brainWaves:  'Gehirnwellen',
	freqCorrelatedBrain:  'Jedes Frequenzband signalisiert Aktivitäten, die mit verschiedenen Vorgängen im Gehirn korrelieren. Diese Bänder bezeichnet man oft als ',
	brainWavesLink:  'Gehirnwellen',
	harnessingBrainWaves:  'Gehirnwellen nutzen',
	noticePowerChanges:  'Sieh dir an, wie sich die Signalstärke in verschiedenen Frequenzbändern über die Zeit hinweg verändert. Indem man diese Veränderungen misst und auswertet, erhält man ein einfaches',
	BCILink:  'Gehirn-Computer-Interface (BCI)',
	deltaTitle:  'Delta δ (0-4 Hz)',
	deltaDescription:  'Deltawellen entsprechen den langsamsten Gehirnwellen (denen mit der niedrigsten Frequenz). Deltawellen dominieren während dem Tiefschlaf und neigen dazu, in starken Signalen aufzutreten, da sie synchronisierte Feuermuster von Neuronen repräsentieren.',
	thetaTitle:  'Theta θ (4-8 Hz)',
	thetaDescription:  'Thetawellen sind hauptsächlich während “hypnagogen” Phasen direkt vor dem Einschlafen zu beobachten. Sie wurden außerdem während tiefen meditativen Stimulationen oder Hypnosen festgestellt.',
	alphaTitle:  'Alpha α (8-13 Hz)',
	alphaDescription:  'Alphawellen können den “Leerlauf” einer bestimmten Hirnregion andeuten. Sie steigen beispielsweise stark an, wenn die Augen geschlossen bleiben. Außerdem sind sie besonders stark am Hinterkopf, wo das Sehzentrum des Gehirns lokalisiert ist.',
	betaTitle:  'Beta β (13-30 Hz)',
	betaDescription:  'Betawellen sind die vorwiegende Kategorie während des Wachzustands des Gehirns. Sie werden mit Aufmerksamkeit, Konzentrationsfähigkeit und dem aktiven Feuern von Neuronen während intensiven Arbeitsphasen in Verbindung gebracht.',
	gammaTitle:  'Gamma γ (30-100 Hz)',
	gammaDescription:  'Gammawellen sind Wellen der schnellsten Form neuraler Oszillation. Sie sind wegen ihrer hohen Frequenz generell schwer mit klassischen EEG-Geräten zu erkennen, aber gerade deswegen ein aktuelles Forschungsthema. Sie werden lose mit Aufmerksamkeit, Erinnerungsvermögen und Bewusstsein assoziiert.',
	BCITitle:  'Gehirn-Computer-Interfaces',
	BCIDescription:  'Ein Gehirn-Computer-Interface ist ein direkter Kommunikationskanal zwischen dem Gehirn und einem externen Gerät. So können Informationen über Hirnzustände beispielsweise direkt über EEG-Frequenzbänder an einen Computer gesandt werden; der Computer analysiert die Daten und entscheidet daraufhin, was die Intentionen des Benutzers waren. Der Rechner kann diese Informationen dazu verwenden, um Kontrollbefehle an externe Geräte, wie z.B. Rollstühle oder Displays, zu senden.',

	//slide-end.js
	thanksForCompleting:  'Danke für deinen Durchlauf von \n EEG 101',
	hopeYouEnjoyed:  'Wir haben hart daran gearbeitet, eine einfache Einführung in die Neurowissenschaften, Signalverarbeitung und Gehirn-Computer-Interfaces bereitzustellen. Natürlich gibt es noch eine ganze Menge mehr zu lernen!',
	furtherLearning:  'Weiterführende (englischsprachige) Materialien',
	techysIntroduction:  'A Techy’s Introduction to Neuroscience',
	bciResource:  'Eine geniale Liste an BCI-verwandten Ressourcen',
	signalProcessingResource:  'Signals and Systems MIT Course',
	machineLearningResource:  'Machine Learning is Fun!',
	projectOpenSource:  'Dieses Projekt ist Open Source',
	resultOfCollaboration:  'EEG101 ist das Resultat aus einer Kollaboration zwischen NeuroTechX, einer internationalen Vereinigung zum Thema Neurotechnologie, und den Entwicklern der KBDGroup. Der Code ist Open Source und für jedermann einsehbar; Beiträge sind herzlich willkommen.',
	interestedInApp:  'Daran interessiert, wie eine EEG-App aufgebaut ist? Möchtest du zum Projekt beitragen? Dann sieh dir das Repository auf Github oder unsere Slack-Community an!',
	theTeam:  'Das EEG 101-Team',
	teamMemberHubert:  'Hubert Banville – Visionär',
	teamMemberDano:  'Dano Morrison – Entwickler',
	teamMemberGeordan:  'Geordan King – Produzent',
	teamMemberMichael:  'Michael Vu – Autor',
	teamMemberJoanna:  'Joanna Jang – Autor',
	teamMemberBrian:  'Brian Stern – Software-Architekt',
	teamMemberSteve:  'Steve Harjula – Mediengestalter',
	teamMemberMiles:  'Miles McCraw – Animationsdesigner',
	restartButton:  'TUTORIAL NEU STARTEN',
	sandboxButton:  'EEG SANDKASTEN',
	bciButton:  'GEHIRN-COMPUTER-INTERFACE (BCI)',
	haveFeedback:  'Have Feedback?',
	suggestions:  'We would love to hear how you\'re using EEG 101 and what suggestions you might have for future versions of the app.',
	bugs:  'Also, if you found any bugs or mistakes, let us know and we\'ll do our best to fix them!',
	feedbackButton:  'LEAVE FEEDBACK',

	//DeviceStatusWdiget
	widgetConnected:  'Muse verbunden',
	widgetDisconnected:  'Kein verbundenes Gerät',
	widgetConnecting:  'Verbindung wird hergestellt…',

	//ConnectorModule/component.js
	needsPermission:  'EEG 101 benötigt deine Erlaubnis',
	requiresLocation:  'Diese App benötigt ungefähre Positionsbestimmung, um die Verbindung zu einem 2016 Muse herstellen zu können.',
	statusConnected:  'Verbunden',
	statusNoMusesTitle:  'Kein Muse wurde gefunden.',
	searchAgain:  'Falls du kein Muse besitzt, tut uns das schrecklich leid! Wir arbeiten derzeit an einem Offline-Modul, welches bald verfügbar sein sollte',
	statusConnecting:  'ERNEUT SUCHEN',
	statusDisconnected:  'Verbindung wird hergestellt…',

	// bci-01.js
	bciTitle:  'GEHIRN-COMPUTER-INTERFACES',
	whatIsBci:  'Was ist ein Gehirn-Computer-Interface?',
	bciDefinition1:  'Ein BCI ist ein Kommunikationskanal, um dem Gehirn die',
	bciDefinition2:  'Interaktion',
	bciDefinition3:  'mit einem externen Gerät, wie z.B. einem Computer, zu ermöglichen.',
	makeUseBci:  'Wie können wir EEG dazu benutzen, ein BCI zu bauen?',
	recognizePatternBrain:  'Wir können dem Computer beibringen, bestimmte Befehle auszuführen, sobald ein gewisses Muster an Hirnaktivität auftritt. Der allgemeine Begriff dafür lautet',
	machineLearning:  'Maschinelles Lernen',
	buildBci:  'LASS UNS EIN BCI BAUEN',
	bciInteractionTitle:  'Typen der BCI-Interaktion',
	activeBci:  'Aktive BCIs beinhalten nutzergenerierte Hirnsignale, die aktiv einen Computer steuern. Dazu gehört beispielsweise eine imaginäre Gestensteuerung, die eine Figur am PC fernsteuert. Die Funktion aktiver BCIs ist es, konventionelle Interfaces wie Tastatur und Maus zu ersetzen.',
	reactiveBci:  'Reaktive BCIs hingegen machen sich der natürlichen Antwort des Gehirns auf Stimulation zunutze, um die Intention des Nutzers erfahren. Ein Beispiel hierfür sind durch Blitzlicht erzeugte Reaktionen des Auges bei speziellen Tastaturen, die Augensteuerung erlauben. Obwohl solche BCIs keine direkte (und bewusste) Interaktion erfordern, müssen sie um bestimmte Stimuli herum aufgebaut sein, die bekannte Hirnaktivitäten hervorrufen.',
	passiveBci:  'Passive BCIs überwachen lediglich den mentalen Zustand des Nutzers, ohne dessen Eingriff. Passive BCIs können möglicherweise Aufmerksamkeit, Entspannung, oder den emotionalen Zustand des Spielers überwachen und diese Information nutzen, um Elemente eines Spiels anzupassen.',
	machineLearningTitle:  'Maschinelles Lernen',
	machineLearningDefinition:  'Ein maschineller Lernalgorithmus ist ein Computerprogramm, welches aus Beispielen lernt. Angenommen, ein maschineller Lernalgorithmus kann lernen, Objekte in Bildern zu erkennen. Der Algorithmus lernt das, indem er sich tausende von Bildern mi unterschiedlichen Motiven ansieht. In einem EEG BCI versucht der Algorithmus aus verschiedenen Beispielen von Hirnzuständen zu lernen, um optimal einen Zustand aus Hirnwellen herauszulesen, und festzustellen, was der Nutzer vorhat.',

	// bci-02.js
	chooseCommand:  'Wähle einen Befehl aus',
	bciCommands:  'Dieses BCI wird es dir ermöglichen, einen Befehl auf deinem Smartphone auszuführen, indem du zwischen zwei \'Hirnzuständen\' wechselst\n\n Entscheide dich zuerst, welchen Befehl du ausführen möchtest:',
	offData:  'Sammle “AUS”-Daten',
	onData:  'Sammle “EIN”-Daten',
	step4Title:  'Schritt 4',
	trainClassifier:  'Trainiere den Klassifikator',

	// bci-run.js
	retrainBci:  'TRAINIERE DAS BCI ERNEUT',
	endEeg101:  'BEENDE EEG 101',
	bciRunSlideTitle:  'BENUTZE DEINE GEDANKEN, UM DAS SMARTPHONE ZU BEDIENEN',

	// bci-train.js
	trainSamples:  'Beispiele',
	trainStop:  'STOP',
	trainCollect:  'SAMMELN',
	trainCollectMore:  'MEHR SAMMELN (OPTIONAL)',
	trainOn:  'EIN',
	trainOff:  'AUS',
	trainFitClassifier:  'ANPASSEN DES KLASSIFIKATORS',
	trainAccuracy:  'Genauigkeit',
	trainReFit:  'ERNEUT ANPASSEN',
	trainRunIt:  'LOS GEHT\'S',
	trainReset:  'ZURÜCKSETZEN',

	// ClassifierInfoDisplayer.js
	nextTrain:  'Zunächst, trainiere den ',
	classifierName:  'Klassifikator',
	collectedData:  'auf deinen Daten, um zwischen den Hirnzuständen zu unterscheiden. \n\n Die Daten, die du gesammelt hast, sind lediglich die Stärken der verschiedenen Hirnwellen (δ, θ, α, β) jeder Elektrode in jedem Zeitschritt',
	trainClassifierButton:  'TRAINIERE DEN KLASSIFIKATOR',
	classifierTitle2:  'Klassifikator',
	classifierPopUp:  'Ein Klassifikator ist eine Art von maschinellem Lernalgorithmus, der zwischen zwei oder mehr verschiedenen Gruppen unterscheiden kann, indem er sich relevante Eigenschaften (Features) dieser Gruppen ansieht. Der hier benutzte Algorithmus benutzt Gaussian Naive Bayes, um die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, mit der ein Datenpunkt zu zwei distinkten Normalverteilungen gehört. Bild von Raizada und Lee, 2013',
	classifierAccuracy:  'Genauigkeit:',
	classifierScore:  'Dieser Wert repräsentiert, wie gut der Klassifikator darin ist, zwischen den beiden Hirnzuständen zu unterscheiden. Dies beruht auf den Daten, die du gesammelt hast. \n\n Falls du mit dem Wert des Klassifikators zufrieden bist, kannst du das BCI in Echtzeit laufen lassen! Ansonsten kannst du es mit neuen Daten probieren.',
	classifierReTrain:  'ERNEUTES TRAINING',
	crossValidationAcc:  'Kreuzvalidierungsgenauigkeit',
	crossValidationDefinition:  'Kreuzvalidierung ist eine Technik, die dazu benutzt wird, die Genauigkeit von Vorhersagen zu beurteilen, indem der ursprüngliche Datensatz in Test- und Trainingsdaten aufgebrochen wird. Der Algorithmus wird auf den Trainingsdaten trainiert und danach beurteilt, wie gut er die Werte im Testset einordnen kann. Bei k-facher Kreuzvalidierung, welche dieses BCI benutzt, wird dieser Prozess über mehrere Male mit verschiedenen, zufällig ausgewählten, Datenpunkten wiederholt.',

	// DataCollection.js
	collecting:  'Sammeln…',
	oopsYouOnly:  'Ups! Du hast lediglich',
	epochsOfData:  'Epochen gesammelt.\n\n Erinnere dich daran, dass Epochen mit einem zu hohen Störfaktor ignoriert werden. Versuche es erneut, und kontrolliere, ob das Kopfband richtig sitzt und Augenbewegung sowie Blinzeln auf ein Minimum reduziert werden.',
	letsTeach:  'So, nun lass uns den Algorithmus den Hirnzustand sehen, der dazu dienen soll, das Signal',
	closeYourEyes:  'EINZUSCHALTEN.\n\n Du kannst hier wieder alles mögliche probieren. Wir empfehlen, dass du deine Augen geöffnet lässt und dich entspannst. Drücke den Knopf unter dem Text, um eine 30-sekündige Aufzeichnung zu starten.',
	youveCollected:  'Klasse! Du hast',
	totalCleanData:  'an sauberen Epochen gesammelt.\n\n Die Genauigkeit des Lernalgorithmus hängt oft von der Anzahl an Beispielen ab. Überlege dir, ob du noch mehr Daten sammeln möchtest, um den Algorithmus noch genauer zu machen!',
	letsTeach2:  'Lass uns nun den Algorithmus den Zustand sehen, der dazu dienen soll, das Signal',
	eyesOpen:  'AUSZUSCHALTEN.\n\n Du kannst wieder alles Mögliche probieren. Wir empfehlen, dass du die Augen geöffnet lässt und dich konzentrierst. Wenn du bereit bist, klicke erneut den Knopf um für 30 Sekunden aufzuzeichnen.',
	totalCleanData2:  'Epochen an reinen Daten.\n\n Für dieses BCI ist jede Epoche genau eine Sekunde lang. Solche mit zu viel Störsignalen werden ignoriert.',

	// SideMenu.js
	toolsTitle:  'Werkzeuge',
	eegSandbox:  'EEG Sandkasten',
	bciValue:  'Gehirn-Computer-Interface (BCI)',
	tutorialTitle:  'Tutorial',
	introductionValue:  'Einführung',
	physiologyValue:  'Physiologie',
	hardwareValue:  'Hardware',
	filteringValue:  'Filter',
	epochingValue:  'Epochen',
	artefactValue:  'Entfernen von Störungen',
	featureValue:  'Feature-Extraktion',
	psdValue:  'Spektrale Leistungsdichte',
	brainWavesValue:  'Gehirnwellen',
	brainComputerInterfaceValue:  'Gehirn-Computer-Interfaces',
	howBuildBciValue:  'Wie man ein BCI baut',
	infoValue:  'Information und Danksagung',

	// config.js
	configLight:  'das Licht',
	configVibrate:  'vibration',

	// LineNoisePicker.js
	notchFrequency:  '',
};